Prozessintegrierte Softsensorik zur Oberflächenkonditionierung beim Außenlängsdrehen von 42CrMo4

• Antragstellerinnen / Antragsteller: Professorin Dr.-Ing. Gisela Lanza; Professor Dr.-Ing. Volker Schulze; Dr.-Ing. Bernd Wolter
• Fachliche Zuordnung: Spanende und abtragende Fertigungstechnik ; Messsysteme ; Produktionssystematik, Betriebswissenschaften, Qualitätsmanagement und Fabrikplanung
• Förderung: Förderung seit 2018
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 401821233

Das Ziel des gesamten Forschungsvorhabens ist die Entwicklung und Qualifizierung eines In-process fähigen, multisensoriellen und modular erweiterbaren Regelungskonzepts. Dieses wird für den Anwendungsfall des Außenlängsdrehens von vergütetem 42CrMo4 umgesetzt. Die Herausforderung bei diesem Zerspanungsprozess besteht darin, die Ausbildung randnaher thermisch induzierter weißer Schichten (White Layer) und der mit ihnen einhergehenden, aus technischer Sicht nachteiligen Zugeigenspannungszustände zu vermeiden. Dagegen sind mechanisch induzierte weiße Schichten, die mit Druckeigenspannungen einhergehen, zuzulassen, sodass durch das Regelungskonzept mehrere Zielgrößen des Randschichtzustands simultan adressiert werden, die in gegenseitiger Abhängigkeit zueinander stehen.Das Ziel der zweiten Förderphase ist die Validierung der Prozessregelung anhand von verschiedenen Anwendungsszenarien auf Basis von multimodaler Softsensorik mit den Stellgrößen Vorschub und Schnittgeschwindigkeit. Die während der Zerspanung vorliegenden technologischen Zielgrößen sollen mittels eines multisensorischem Ansatzes identifiziert werden, sodass Zielgrößenabweichungen mit einem Regler in Stellgrößenvorgaben umgewandelt werden können. Die Prozessregelung erfordert die Aufrüstung der verwendeten CNC Drehmaschine hinsichtlich Hardware und Software. Ein wesentlicher Projektinhalt ist die Realisierung und Optimierung eines multimodalen Softsensors, der sich durch die Integration, Substitution und Reduktion von Sensorprinzipien unter Berücksichtigung einer geringen kombinierten Messunsicherheit effizient auf erforderliche zu Zielgrößen adaptieren lässt. Dabei steht die Weiterentwicklung der verwendeten mikromagnetischen und akustischen zerstörungsfreien Prüftechniken hinsichtlich Effizienz und Robustheit im Vordergrund. Zur Unterstützung werden dabei mikromagnetische Simulationen eingesetzt. Weiterhin soll die Prozessstrategie des Außenlängsdrehens zur Sicherstellung der industriellen Relevanz des Forschungsvorhabens mittels einer Überflutungskühlung hinsichtlich einer höheren Werkzeugstandzeit optimiert werden. Um die Softsensor- und Prozessmodelle an die neuen Umgebungsbedingungen anzupassen, werden entsprechende experimentelle und numerische Zerspanungsanalysen durchgeführt.Die eigentliche Reglung stützt sich auf die Datenbasis des Außenlängsdrehens, aus der Modellgleichungen zwischen den Stell- und Zielgrößen abgeleitet werden können. Es werden die Ansätze klassischer Regelungsstrategien, eine modellprädiktive Regelung und ein selbstlernender Regler auf Basis von Reinforcement Learning verfolgt, wobei ein Agent im letzten Fall alle technischen Eigenschaften des klassischen Reglers abbildet. Der Regleransatz, der sich bei der Implementierung als geeignet erwiesen hat, soll abschließend bei verschiedenen Anwendungsszenarien verifiziert und validiert werden.

• DFG-Verfahren: Schwerpunktprogramme
• Teilprojekt zu: SPP 2086: Oberflächenkonditionierung in Zerspanungsprozessen
• Mitverantwortliche: Dr.-Ing. Michael Gerstenmeyer; Dr.-Ing. Benjamin Straß